第164章 一丘之貉
客户运营处的工作就是围绕客户体验提升，所以引进了很多人工智能技术降本增效。
百度作为技术大拿，成为其中一个输出方，并不稀奇。
“我们见过。”言西回答庞处的问题。
庞处并不知道他昨天跟毕总针锋相对的故事，还以为是以前数据运营处的时候有过接触，没往心里去。
“各位伙伴，我们公司这两年主推以客户为中心转型。
尤其是今年，连隔壁数据运营处的专家言处都调到了我们这里，可以见得公司力度之大。
希望接下来咱们能深化共识，推进合作，再接再厉，共创辉煌。”
庞处的开场白非常鼓舞士气，甲乙双方都能听到自己想听的东西。
在自己这方，他的话里提到了公司战略转型，体现了处室在公司转型中的核心作用，这张饼无疑使得处里的兄弟姐妹们为之振奋。
而对面的伙伴则闻到了更多的商机，什么叫推进合作，当然是把项目做大做强。
接着，庞处让对面依次介绍项目情况和进度，以及下一步计划。
对面最右边的是字节跳动的马总，是一个胖胖的女士，三十岁冒一点，齐耳短发，穿了一身红色小西服，里面是雪白的衬衫，衬衫领子上的花边既华贵又精致。
她说起话来语速超快，根本听不出任何标点符号。
马总负责的是客户画像项目，这个项目其实技术含量挺高的。
通常客户画像的数据来源都是单方的，基本是用自有数据对客户进行标签化。
数据量大、标签打得准的公司，可以把这些客户标签对外销售，实现客户数据价值变现。
比如，某公司需要对一批三十多岁未婚男性推销相亲APP，那只需要把“三十岁以上”、“单身”、“男性”这三个标签告诉这边，立马就能筛选出目标客户进行广告投放。
但是当产品的客户定位并不是如此清晰的时候，这种操作就行不通了。
实际上大多数时候都如此。
所以在这个项目里破天荒的采用了一种数据融合技术，两边分别对自己样本数据按既定规则加密，再放到一个彼此共享的开发环境里，双方的数据看起来都是天书，很好的避免了数据泄露的风险。
基于样本数据进行客户分群，分完以后，大致可以用自有数据推断出客户在对方环境里的行为表现。
说起来有点抽象，举个栗子吧。
比如分析发现，喜欢购买甲公司A产品的客户，在乙公司那边喜欢在深更半夜的时候看小姐姐的视频，并送上小额打赏礼物。
那么甲公司就找到了推销A产品的目标群体所具备的特征，再按特征请乙公司定投广告即可。
这就是数据的力量，这就是数据里的商机。
挨着马总的，是旷视的乐总。
旷视是一家聚焦图像识别技术的公司，最著名的产品就是人脸识别，在被平安憋大招阴掉之前，一直是行业里的冠军，现在则算是并列第一吧。
他们的人脸识别能力已经突破了静态图像的限制，可以在视频影像中抓取人脸并进行解析，甚至对表情、对情绪、对身体姿态都能做精准的判断。
采他们的人脸识别就用在两个地方，一是APP的用户登录，做身份核验，避免盗号等违规登陆操作。
二是门店里的用户检测，这个应用就很有科幻的味道了。
通过门店里的摄像头，判断刚进来的客户是谁，是不是VIP，如果是，则通知后台马上安排VIP服务通道，如果不是，则按普通客户服务。
客户的表情是紧张还是平静，如果紧张，把排号顺序自动往前提，甚至会通知大堂经理前去问询。
同一个客户进入店内多久了，是否在规定时间内提供了服务，客户是否在等待中出现了焦躁不安等情绪，根据客户情况发送指令到后台，提醒大堂经理时刻跟进。
是不是非常人性化？
但这一切对客户来说是无感的，他们只知道这个门店的服务意识好，服务效率高，殊不知有如此强大的技术在背后做支撑。
门店里的人脸识别应用，是目前公司正在大力推进的重点工作。
如果拿线上服务做比较，言西所在的公司跟大部分新生代公司都比不了，巨轮掉头哪儿能那么容易？
为什么不扬长避短？
公司的门店遍布全国，可以说只要有人的地方就有他们的门店，利用密密麻麻的触角优势，把线下服务做精、做细、做到极致，这才是公司转型的实际方向，其他的嘛，都是做给竞争对手看看的烟雾弹而已。
乐总旁边是郭总，是科大讯飞的老伙伴了。
科大讯飞自诞生之日起，便和这边密切合作，可以说自己就是科大讯飞从平凡走向伟大的见证人。
他们专注于音频领域，也就是各种人声技术，包括语音识别，语音合成，声纹技术。
语音技术其实比图像识别技术难度更大，几个难题都还在艰苦攻关中，比如声纹识别、弱音检测、环境音降噪、情绪识别，就连基本的方言问题都是一个困扰多年的老大难。
人都听不懂，还指望机器能随随便便比人更厉害？
难，确实是难。
这边跟郭总合作的内容主要是智能客服方面，说白了就是机器人接电话，现在这个服务已经遍布各大行业，就连大部分诈骗电话都是机器人先来拨打第一遍。
简单的单轮对话已经非常成熟了，今年要推进的是具体场景下多轮对话的体验提升。
最左边的就是百度的毕总了。
他们的任务是根据百度经验和技术，建立具体行业的客服应答知识库。
以前也有知识库，只不过是人工维护的，经过整理并标准化的问题很少，实际遇到的客户问题却千奇百怪。
如何对相似问题进行归并，如何对客户的问题进行快速分类，如何检索出最接近的答案，这些就是高阶知识库需要完成的目标。
百度做这件事是非常轻松的，他们后端有一套业界一流的知识图谱工具。
所谓知识图谱，名字很高级，翻译成英文也就是个知识Graph，归根结底就是个图。
图呢就是点和线，而点和线就是我们眼中世界的最高层次的抽象。
高中时都学过哲学，哲学里把世界分为了两大类，第一类是物质，第二类是关系，而图里的点就代表了物质，点之间的线就代表了物质之间的关系。
有句哲学名言，事物不是孤立存在的，而是相互联系的。
这种抽象之后的世界变得异常单纯和简单，不同的事物都通过一条或多条边连了起来，让我们总能找到一条路径，把对事物A的理解间接转化为对事物B的理解。
这样的话，由点及线，由线及面，整个知识库就天然形成了。
四个厂商都介绍完了，言西总觉得哪儿还有点问题。
思来想去找到了源头，这四位总的姓氏未免太巧合了，马-乐-郭-毕，居然是麻辣隔壁！
最最最大的问题就是“毕”，要是没他，这个组合不可能这么辣眼睛。
而且昨天毕总威胁过他，要以敌人的身份来处，他对这人可没太好的印象。
庞处看看时间，十分满意的总结陈词：“感谢各位的耐心介绍，今天是一月三号，就当是一个崭新的开始。
乘风破浪终有时，直挂云帆济沧海！
后续具体工作就请和我们的言处及各项目负责人，进一步沟通交流吧。”
大家起身鼓掌。
庞处带着处室人员离开了会议室，几位厂商却把言西单独留下。
马总敬了个礼，伸出大拇指，指了指门外。
言西便跟她来到会议室门口的一个角落里。
“言处初次见面以后还请多多关照，”马总以迅雷不及掩耳之势，往他手里塞了一个小卡封，嘴里继续如同连珠炮一般的说，“这不马上就要春节了吗拿去随便买点东西别嫌弃。”
都怪阿贾克斯，今天的任务是不能拒绝！
这下可好，上午还自诩做个风清气正的处长，中午就变成了收受礼物的一丘之貉。
“马总，这不太好吧。”不能爆炸，他只好收下，心里却像跑过了几千匹草泥马。
马总肉乎乎的手掌捂嘴笑起来：“呵呵呵言处太客气了别叫得那么见外以后叫我马大姐就行。”
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庞处并不知道他昨天跟毕总针锋相对的故事，还以为是以前数据运营处的时候有过接触，没往心里去。
“各位伙伴，我们公司这两年主推以客户为中心转型。
尤其是今年，连隔壁数据运营处的专家言处都调到了我们这里，可以见得公司力度之大。
希望接下来咱们能深化共识，推进合作，再接再厉，共创辉煌。”
庞处的开场白非常鼓舞士气，甲乙双方都能听到自己想听的东西。
在自己这方，他的话里提到了公司战略转型，体现了处室在公司转型中的核心作用，这张饼无疑使得处里的兄弟姐妹们为之振奋。
而对面的伙伴则闻到了更多的商机，什么叫推进合作，当然是把项目做大做强。
接着，庞处让对面依次介绍项目情况和进度，以及下一步计划。
对面最右边的是字节跳动的马总，是一个胖胖的女士，三十岁冒一点，齐耳短发，穿了一身红色小西服，里面是雪白的衬衫，衬衫领子上的花边既华贵又精致。
她说起话来语速超快，根本听不出任何标点符号。
马总负责的是客户画像项目，这个项目其实技术含量挺高的。
通常客户画像的数据来源都是单方的，基本是用自有数据对客户进行标签化。
数据量大、标签打得准的公司，可以把这些客户标签对外销售，实现客户数据价值变现。
比如，某公司需要对一批三十多岁未婚男性推销相亲APP，那只需要把“三十岁以上”、“单身”、“男性”这三个标签告诉这边，立马就能筛选出目标客户进行广告投放。
但是当产品的客户定位并不是如此清晰的时候，这种操作就行不通了。
实际上大多数时候都如此。
所以在这个项目里破天荒的采用了一种数据融合技术，两边分别对自己样本数据按既定规则加密，再放到一个彼此共享的开发环境里，双方的数据看起来都是天书，很好的避免了数据泄露的风险。
基于样本数据进行客户分群，分完以后，大致可以用自有数据推断出客户在对方环境里的行为表现。
说起来有点抽象，举个栗子吧。
比如分析发现，喜欢购买甲公司A产品的客户，在乙公司那边喜欢在深更半夜的时候看小姐姐的视频，并送上小额打赏礼物。
那么甲公司就找到了推销A产品的目标群体所具备的特征，再按特征请乙公司定投广告即可。
这就是数据的力量，这就是数据里的商机。
挨着马总的，是旷视的乐总。
旷视是一家聚焦图像识别技术的公司，最著名的产品就是人脸识别，在被平安憋大招阴掉之前，一直是行业里的冠军，现在则算是并列第一吧。
他们的人脸识别能力已经突破了静态图像的限制，可以在视频影像中抓取人脸并进行解析，甚至对表情、对情绪、对身体姿态都能做精准的判断。
采他们的人脸识别就用在两个地方，一是APP的用户登录，做身份核验，避免盗号等违规登陆操作。
二是门店里的用户检测，这个应用就很有科幻的味道了。
通过门店里的摄像头，判断刚进来的客户是谁，是不是VIP，如果是，则通知后台马上安排VIP服务通道，如果不是，则按普通客户服务。
客户的表情是紧张还是平静，如果紧张，把排号顺序自动往前提，甚至会通知大堂经理前去问询。
同一个客户进入店内多久了，是否在规定时间内提供了服务，客户是否在等待中出现了焦躁不安等情绪，根据客户情况发送指令到后台，提醒大堂经理时刻跟进。
是不是非常人性化？
但这一切对客户来说是无感的，他们只知道这个门店的服务意识好，服务效率高，殊不知有如此强大的技术在背后做支撑。
门店里的人脸识别应用，是目前公司正在大力推进的重点工作。
如果拿线上服务做比较，言西所在的公司跟大部分新生代公司都比不了，巨轮掉头哪儿能那么容易？
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公司的门店遍布全国，可以说只要有人的地方就有他们的门店，利用密密麻麻的触角优势，把线下服务做精、做细、做到极致，这才是公司转型的实际方向，其他的嘛，都是做给竞争对手看看的烟雾弹而已。
乐总旁边是郭总，是科大讯飞的老伙伴了。
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语音技术其实比图像识别技术难度更大，几个难题都还在艰苦攻关中，比如声纹识别、弱音检测、环境音降噪、情绪识别，就连基本的方言问题都是一个困扰多年的老大难。
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难，确实是难。
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最左边的就是百度的毕总了。
他们的任务是根据百度经验和技术，建立具体行业的客服应答知识库。
以前也有知识库，只不过是人工维护的，经过整理并标准化的问题很少，实际遇到的客户问题却千奇百怪。
如何对相似问题进行归并，如何对客户的问题进行快速分类，如何检索出最接近的答案，这些就是高阶知识库需要完成的目标。
百度做这件事是非常轻松的，他们后端有一套业界一流的知识图谱工具。
所谓知识图谱，名字很高级，翻译成英文也就是个知识Graph，归根结底就是个图。
图呢就是点和线，而点和线就是我们眼中世界的最高层次的抽象。
高中时都学过哲学，哲学里把世界分为了两大类，第一类是物质，第二类是关系，而图里的点就代表了物质，点之间的线就代表了物质之间的关系。
有句哲学名言，事物不是孤立存在的，而是相互联系的。
这种抽象之后的世界变得异常单纯和简单，不同的事物都通过一条或多条边连了起来，让我们总能找到一条路径，把对事物A的理解间接转化为对事物B的理解。
这样的话，由点及线，由线及面，整个知识库就天然形成了。
四个厂商都介绍完了，言西总觉得哪儿还有点问题。
思来想去找到了源头，这四位总的姓氏未免太巧合了，马-乐-郭-毕，居然是麻辣隔壁！
最最最大的问题就是“毕”，要是没他，这个组合不可能这么辣眼睛。
而且昨天毕总威胁过他，要以敌人的身份来处，他对这人可没太好的印象。
庞处看看时间，十分满意的总结陈词：“感谢各位的耐心介绍，今天是一月三号，就当是一个崭新的开始。
乘风破浪终有时，直挂云帆济沧海！
后续具体工作就请和我们的言处及各项目负责人，进一步沟通交流吧。”
大家起身鼓掌。
庞处带着处室人员离开了会议室，几位厂商却把言西单独留下。
马总敬了个礼，伸出大拇指，指了指门外。
言西便跟她来到会议室门口的一个角落里。
“言处初次见面以后还请多多关照，”马总以迅雷不及掩耳之势，往他手里塞了一个小卡封，嘴里继续如同连珠炮一般的说，“这不马上就要春节了吗拿去随便买点东西别嫌弃。”
都怪阿贾克斯，今天的任务是不能拒绝！
这下可好，上午还自诩做个风清气正的处长，中午就变成了收受礼物的一丘之貉。
“马总，这不太好吧。”不能爆炸，他只好收下，心里却像跑过了几千匹草泥马。
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